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Estadística en Python: distribución binomial, normal y de Poisson (Parte VI)
Después del rollo del capítulo anterior, vamos a entrar en algo más práctico, modelos de probabilidad. Hemos hablado de las funciones de probabilidad y de densidad, sin embargo, nos falta algo muy importante. ¿Cuáles son esas funciones exactamente? Es donde entran los modelos de probabilidad, modelos estadísticos que se pueden ajustar a una variable aleatoria con mejor o peor precisión y que nos dan los valores de la probabilidad. Empecemos, pero antes hagamos un apunte sobre las equivalencias en SciPy:
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- cdf(x) - Función de distribución F(X)
- sf(x) = 1 - cdf(x)
- pmf(x) - Función de probabilidad f(x) (distribuciones discretas)
- pdf(x) - Función de densidad f(x) (distribuciones continuas)
- ppf(x) - Función inversa a cdf(x). Nos permite obtener el valor correspondiente a una probabilidad.